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धीमी हेकेन एशी घातीय चलती औसत ट्रेडिंग रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2023-12-22 13:18:34
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अवलोकन

यह रणनीति ट्रेंडिंग बाजारों के दौरान रुझानों की पहचान करने और लंबे/लघु ट्रेड करने के लिए धीमे हेकेन एशी और घातीय चलती औसत का संयोजन करती है। यह तब लंबा हो जाता है जब कीमत 100 दिन के ईएमए से ऊपर होती है और जब कीमत 100 दिन के ईएमए से नीचे होती है, तो यह विशिष्ट उलट संकेतों पर पदों को बंद करती है।

रणनीति तर्क

इस रणनीति में निम्नलिखित संकेतकों का प्रयोग किया गया हैः

  1. स्लो हेकेन आशि: एक विशेष प्रकार का कैंडलस्टिक जो पिछले बार की औसत कीमत का उपयोग करके गणना की जाती है, बाजार शोर को फ़िल्टर करती है और रुझानों की पहचान करती है। यहां अनुकूलनशील कामा फ़िल्टर का उपयोग करके लागू किया गया है।

  2. घातीय चलती औसत: घातीय भार के साथ समतल मूल्य औसत। इसमें 5-दिवसीय से 100-दिवसीय अवधि के ईएमए होते हैं।

व्यापार का विशिष्ट तर्क हैः

  1. जब कीमत 100 दिन के ईएमए से ऊपर जाती है, तो लंबी करें, जब कीमत 100 दिन के ईएमए से नीचे जाती है, तो छोटी करें।

  2. जब हेकेन एशी की खुली कीमत बंद मूल्य (संभावित उलट संकेत) को पार करती है, तो बाहर निकलने की स्थिति। रिवर्स क्रॉसओवर और शॉर्ट पोजीशन पर लंबी पोजीशन बंद हो जाती हैं।

लाभ विश्लेषण

यह रणनीति रुझानों का अनुसरण करने वाले और उलट संकेतों को जोड़ती है, रुझानों के उलट होने पर अत्यधिक नुकसान से बचते हुए रुझान बाजारों के दौरान बड़े मूल्य उतार-चढ़ाव को पकड़ती है।

  1. ईएमए बाजार के समग्र रुझान की दिशा निर्धारित करता है, स्थानीय उतार-चढ़ाव से विचलित होने से रोकता है।

  2. हेकेन एशी क्रॉसओवर संभावित उलटफेर का प्रारंभिक पता लगाने में मदद करता है।

  3. अनुकूलनशील KAMA फ़िल्टर झूठे संकेतों को कम करता है।

जोखिम विश्लेषण

  1. अचानक, बड़े ईएमए टूटने से बढ़े हुए घाटे हो सकते हैं।

  2. जोखिम को नियंत्रित करने के लिए स्थिति के आकार को कम करें।

  3. ईएमए के अपर्याप्त मापदंडों का प्रदर्शन पर नकारात्मक प्रभाव पड़ता है। मापदंडों को विभिन्न उत्पादों और बाजार वातावरण के अनुकूल होना चाहिए।

अनुकूलन दिशाएँ

  1. समवर्ती ईएमए/हेकेन आशी त्रुटियों से बचने के लिए एमएसीडी और बोलिंगर बैंड जैसे अतिरिक्त संकेतकों को शामिल करें।

  2. बाजार की अस्थिरता के आधार पर ईएमए मापदंडों को गतिशील रूप से अनुकूलित करें, तदनुसार स्टॉप को कसें/स्लिप सहिष्णुता बढ़ाएं।

  3. स्वचालित रूप से मापदंडों को समायोजित करने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग करें, फ़िल्टर नियम और मजबूती में सुधार करें।

निष्कर्ष

यह रणनीति अपेक्षाकृत सरल और व्यावहारिक है, जिसमें प्रवृत्ति और उलट तत्व दोनों शामिल हैं। अच्छी तरह से समायोजित मापदंडों और जोखिम नियंत्रण के साथ, यह सभ्य लाभ क्षमता को बनाए रखता है। रणनीति को अधिक अनुकूलन करने के लिए अनुकूलन दिशाओं पर और सुधार किया जा सकता है।

/*backtest
start: 2023-12-14 00:00:00
end: 2023-12-19 10:00:00
period: 15m
basePeriod: 5m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=2
strategy("NoScoobies Slow Heiken Ashi and Exponential Moving average Strategy 2.2", overlay=true)

//SHA
p=input(6,title='Period')
fastend=input(0.666,step=0.001)
slowend=input(0.0645,step=0.0001)
kama(close,amaLength)=>
    diff=abs(close[0]-close[1])
    signal=abs(close-close[amaLength])
    noise=sum(diff, amaLength)
    efratio=noise!=0 ? signal/noise : 1
    smooth=pow(efratio*(fastend-slowend)+slowend,2)
    kama=nz(kama[1], close)+smooth*(close-nz(kama[1], close))
    kama
hakamaper=1
Om=sma(open,p)
Hm=sma(high,p)
Lm=sma(low,p)
Cm=sma(close,p)
vClose=(Om+Hm+Lm+Cm)/4
vOpen= kama(vClose[1],hakamaper)
vHigh= max(Hm,max(vClose, vOpen))
vLow=  min(Lm,min(vClose, vOpen))
asize=vOpen-vClose
size=abs(asize)

//MMAR
exponential = input(true, title="Exponential MA")
src = close
ma05 = exponential ? ema(src, 05) : sma(src, 05)
ma10 = exponential ? ema(src, 10) : sma(src, 10)
ma15 = exponential ? ema(src, 15) : sma(src, 15)
ma20 = exponential ? ema(src, 20) : sma(src, 20)
ma25 = exponential ? ema(src, 25) : sma(src, 25)
ma30 = exponential ? ema(src, 30) : sma(src, 30)
ma35 = exponential ? ema(src, 35) : sma(src, 35)
ma40 = exponential ? ema(src, 40) : sma(src, 40)
ma45 = exponential ? ema(src, 45) : sma(src, 45)
ma50 = exponential ? ema(src, 50) : sma(src, 50)
ma55 = exponential ? ema(src, 55) : sma(src, 55)
ma60 = exponential ? ema(src, 60) : sma(src, 60)
ma65 = exponential ? ema(src, 65) : sma(src, 65)
ma70 = exponential ? ema(src, 70) : sma(src, 70)
ma75 = exponential ? ema(src, 75) : sma(src, 75)
ma80 = exponential ? ema(src, 80) : sma(src, 80)
ma85 = exponential ? ema(src, 85) : sma(src, 85)
ma90 = exponential ? ema(src, 90) : sma(src, 90)
ma95 = exponential ? ema(src, 95) : sma(src, 95)
ma100 = exponential ? ema(src, 100) : sma(src, 100)

longcondition=src>ma100
shortcondition=src<ma100
long=longcondition and size<size[1] and (vOpen<vClose or vOpen>vClose)
short=shortcondition and size<size[1] and (vOpen>vClose or vOpen<vClose)
close_long=longcondition and crossunder(open, vClose)
close_short=shortcondition and crossover(open, vClose)
_close=close_long[2] or close_short[2]

if long
    strategy.entry("LONG", strategy.long)
    strategy.close("LONG", when = _close)
if short
    strategy.entry("SHORT", strategy.short)
    strategy.close("SHORT", when = _close)
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